基于耦合特征学习的多模态医学图像融合

多模态医学图像融合是一项重要的任务，可以综合利用来自不同模态的医学图像信息，从而提高诊断和治疗的准确性。耦合特征学习是一种有效的方法，可以将来自不同模态的特征进行融合，以生成更具代表性和区分性的特征表示。本文将介绍一种基于耦合特征学习的多模态医学图像融合方法，并提供相应的MATLAB代码实现。

方法概述：

1. 数据预处理：首先，对于每个模态的医学图像数据，进行预处理操作，如灰度化、归一化等，以便后续处理。
2. 特征提取：使用预训练的深度学习模型（如卷积神经网络）提取每个模态的特征表示。对于每个模态，提取的特征表示将作为输入用于后续的耦合特征学习。
3. 耦合特征学习：通过构建耦合特征学习模型，将来自不同模态的特征进行融合。这可以使用各种方法实现，如基于深度学习的自编码器、生成对抗网络等。在这里，我们将使用自编码器作为示例。
4. 图像融合：使用耦合特征学习得到的融合特征，通过逆操作将其转换为图像，生成融合后的医学图像。

MATLAB代码实现：
以下是一个简化的示例代码，用于说明基于耦合特征学习的多模态医学图像融合的实现过程。请注意，这只是一个示例，并不完整，您可能需要根据自己的具体需求进行调整和扩展。

% 数据预处理
image1 = imread(